## Klasifikasi Jenis Buah Mangga dengan Metode Backpropagation
Jamaludin 1 , Chaerur Rozikin 2 , Agung Susilo Yuda Irawan 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang
1 jamaludin.16124@student.unsika.ac.id, 2 chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id, 3 agung@unsika.ac.id

## Abstrak
Di Indonesia buah mangga merupakan tanaman yang tumbuh subur. Namun pemilihan jenis mangga  sendiri  masih  dilakukan  secara  manual  yakni  memilah  jenis  mangga  dengan membanding  warna,  bentuk  dan  ukuran.  Salah  satu  perkembangan  teknologi  pada  bidang perindustrian  yakni  jaringan  syaraf  tiruan  yang  mampu  belajar  sendiri  layaknya  manusia. Dalam  penelitian  ini  dibuat  sebuah  sistem  yang  mampu  mengklasifikasi  jenis-jenis  mangga. Sistem  yang  akan  dibangun  ini  menerapkan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  pemodelannya  dan menggunakan  ekstraksi  ciri  berupa  mean  RGB  dan  standar  deviasi  RGB,  perimeter,  luas, panjang,  lebar,  kebulatan,  dan  kerampingan.  Pada  proses  percobaan  klasifikasi  jenis  buah mangga digunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik (backpropagation) dengan melakukan variasi 2 model, yakni traingdx dan trainlm dan fungsi transfer layer logsig dan fungsi transfer output  purelin.  Model  pengujian  yang  digunakan  pada  proses  klasifikasi  adalah  k-fold  cross validation dengan dasar variasi epoch, goal, dan learning rate dari pengujian menggunakan holdout validation.  Berdasarkan  hasil  percobaan,  didapat  akurasi  terbaik  dengan  1  hidden layer  sebesar 100%  dengan  waktu  10,45  detik  kemudian  pengujian  k-fold  menghasilkan  rata-rata  akurasi tertinggi 95,31% dengan rata-rata waktu 0,06 detik.
Kata  kunci:  Jaringan  syaraf  tiruan,  mangga,  mean  RGB,  standar  deviasi  RGB,  perimeter, backpropagation

## Abstract
In  Indonesia, the mango trees flourish and fruit abundantly. However, the selection of mango species is still done manually, namely sorting the types of mangoes by comparing their colors, shapes  and  sizes.  One  of  the  technological  developments  in  the  industrial  sector  is  the neural networks  that  are  able  to  learn  on  their  own  like  humans.  In  this  research,  a  system  that  can classify  the  types  of  mangoes  is  made.  The  system  to  be  built  implements  an  artificial  neural network  for  the  model  and  uses  feature  extraction  in  the  form  of  mean  RGB  and  standard deviation  RGB,  perimeter,  area,  length,  width,  roundness,  and  slenderness.  The backpropagation  artificial  neural  networks  is  utilized  to  classify  the  mango  fruit  types  by varying  2  models,  namely  traingdx  and  trainlm  and  also  employing  the  logsig  layer  transfer function  and  the  purelin  output  transfer  function.  The  testing  approach  used  in  the classification  process  is  k-fold  cross  validation  on  the  basis  of  variations  in  epoch,  goal,  and learning rate using holdout validation. Based on the experimental results, the best accuracy is 100% which is obtained with 1 hidden layer  and with a processing time of 10.45 seconds, and then the k-fold test yields the highest average accuracy of 95.31% with an average time of 0.06 seconds.
Keywords:  Artificial  neural  networks,  mango,  mean  RGB,  standard  deviation  of  RGB, perimeter, backpropagation

## 1. Pendahuluan
Dengan adanya perkembangan teknologi membuat manusia tertarik untuk menciptakan hal-hal  baru  yang  lebih  berguna  di  masa  yang  akan  datang.  Salah  satunya  dalam  bidang perkebunan  di  mana  kemajuan  teknologi  ini  sangatlah  dibutuhkan  untuk  menunjang kegiatan–kegiatan  yang  ada  pada  bidang  perkebunan  terutama  dalam  pengolahan  hasil pertanian  dan  perkebunan.  Di  Indonesia  tanaman  buah  mangga  tumbuh  subur  baik  di daerah  rendah  yang  berhawa  panas,  tapi  juga  masih  bisa  ditanam  sampai  dataran  tinggi yang berhawa sedang.
Mangga  memiliki  nama  ilmiah  adalah  Mangifera  Indica  yang  mengandung  arti  “buah mangga  yang  berasal  dari  India”  [1].  Jenis-jenis  mangga  yang  beredar  di  masyarakat bermacam-macam,  yaitu  Mangga  Gedong,  Mangga  Harum  Manis,  Mangga  Cengkir, Mangga  Golek,  Mangga  Gincu,  dan  sebagainya.  Proses  pemisahan  buah  mangga berdasarkan  jenisnya  masih  dilakukan  secara  manual  yakni  berdasarkan  bentuk,  ukuran, dan  warna  pada  buah  mangga.  Dengan  proses  pemilahan  secara  manual  ini  tentunya memerlukan  waktu  yang  lama.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  cara  untuk  menentukan  jenis buah mangga dengan cepat, akurat, dan mudah untuk dioperasikan. Pemanfaatan teknologi pengolahan  citra  digital  (image  processing)  yang  dikombinasikan  dengan  jaringan  syaraf tiruan  metode  backpropagation  mampu  mengidentifikasi  jenis  buah  mangga.  Backpropagation merupakan  suatu  teknik  pembelajaran  atau  pelatihan  jenis  supervised  learning.  Metode  ini merupakan salah satu metode yang sangat baik dalam menangani masalah pengenalan pola yang kompleks karena di dalam jaringan ini setiap unit berada di lapisan input output [2].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  pernah  membahas  klasifikasi  jenis  yakni  klasifikasi jenis kendaraan dengan mengidentifikasi video yang diambil pada waktu pagi, siang siang dan malam hari menggunakan algoritma backpropagation [3]. Ekstraksi ciri berupa mean dari RGB dan standar deviasi dari RGB. Sementara pada penelitian [4], ektraksi ciri berupa mean, standar  deviasi,  kurtois,  skewness  dan  entropy,  uniformity  dan  smoothness  digunakan  untuk mengklasifikasi jamur layak konsumsi dengan hasil akurasi sebesar 97%. Penelitian lainnya yang  menggunakan  metode  backpropagation  adalah  aplikasi  untuk  yang  mengidentifikasi jenis  buah  pisang  dengan  image processing  menggunakan  operasi  morfologi,  perimeter,  dan ekstraksi ciri berupa mean dan standar devisiasi dengan tingkat akurasi sebesar 89,99 % [5].
Berdasarkan  pengamatan  tersebut,  maka  dilakukan  penelitian  tentang  implementasi aplikasi untuk mengidentifikasi jenis buah mangga dengan memanfaatkan pengolahan citra digital (image processing).  Pada proses pemilihan buah manga dapat dilakukan berdasarkan bentuk,  ukuran,  dan  warna  pada  buah  mangga.  Pemilihan  warna  meliputi  mean RGB  dan standar deviasi RGB, ukuran meliputi perimeter, luas, dan lebar, sedangkan bentuk meliputi kebulatan dan  kerampingan. Adapun jenis buah mangga  yang akan digunakan  yakni jenis mangga  yang  sering  ditemui  di  Indonesia  khususnya  di  daerah  Karawang  sendiri  seperti buah mangga apel, arumanis, madu, dan manalagi. Kemudian penelitian ini menggunakan holdout  validation  pada  percobaan  1  dan  2  untuk  membagi  data  secara  acak  dari  4  jenis mangga,  di  mana  pembagian  tersebut  meliputi  data  testing  dan  training.  Selain  holdout validation,  penelitian  ini  menggunakan  k-fold  validation  sebagai  percobaa  terakhir.  K-fold validation  akan  membagi  data  menjadi  4  bagian,  dan  4  bagian  tersebut  akan  diuji  satu  per satu  untuk  mencari  akurasi  tertinggi.  Sistem  ini  dirancang  agar  dapat  mengelompokkan jenis mangga.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1.   Mangga
Tanaman mangga (Mangifera indica L.) bukanlah tanaman asli Indonesia. Di Indonesia mangga tumbuh baik di daerah rendah yang berhawa panas, tapi juga masih bisa ditanam sampai  dataran  tinggi  yang  berhawa  sedang.  Mangga  tumbuh  berupa  pohon  berbatang tegak, bercabang banyak, dan bertajuk rindang hijau sepanjang tahun. Tinggi pohon dewasa bisa  mencapai  10-40  m.  Umur  pohon  bisa  mencapai  100  tahun  lebih.  Morfologi  pohon mangga  terdiri  atas  akar,  batang,  daun,  dan  bunga.  Bunga  menghasilkan  buah  dan  biji (pelok) yang secara generative dapat tumbuh menjadi tanaman baru [6].

## 2.2.   Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  sistem  pemroses  informasi  yang  memiliki  karakteristik mirip dengan jaringan syaraf biologi. Jaringan syaraf tiruan ditentukan oleh 3 hal yaitu pola hubungan  antar  neuron  atau  disebut  juga  arsitektur  jaringan,  metode  untuk  menentukan bobot  penghubung  dan  fungsi  aktivasi.  Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  generalisasi model matematika dari jaringan syaraf biologi [7].

## 2.3.   Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Backpropagation neural network  terdiri  atas  beberapa  proses  yang  harus  dilakukan.  Fase pelatihan  adalah  tahap  awal  yang  digunakan  untuk  melatih  jaringan  saraf  tiruan.  Data diberikan  dengan  output  pola  yang  sudah  ditentukan.  Jaringan  akan  menyesuaikan  bobot antara  output  dan  pola  yang  telah  ditentukan.  Setelah  mendapatkan  bobot  optimal  dari jaringan dan dianggap telah cukup, maka fase testing dapat dimulai. Fase testing dilakukan dengan  cara  memasukkan  data  yang  belum  pernah  dikenali  oleh  jaringan  namun  tetap mempunyai asal yang serupa dengan data training [8].

## 2.4.   Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  dapat  diartikan  sebagai  pemrosesan  gambar  berdimensi  dua melalui  komputer  digital.  Pengolahan  citra  digital  adalah  istilah  umum  untuk  berbagai teknik  yang  keberadaanya  untuk  memanipulasi  dan  memodifikasi  citra  dengan  berbagai cara [9].

## 2.5.   Holdout Validation
Metode  holdout  yang  memisahkan  data  menjadi  dua  set,  yaitu  data  training  dan  data testing.  Data  training  digunakan  untuk  membangun  model,  sementara  data  testing digunakan  untuk  menguji  unjuk  kerja  model  yang  dibentuk  oleh  data  training.  Namun, metode  ini  memiliki  kekurangan  karena  hasil  evaluasi  mungkin  akan  jauh  berbeda tergantung pada pembagian data ke dalam set training maupun testing [10].

## 2.6.   K-Fold Cross Validation
K-fold  cross  validation  merupakan  salah  satu  teknik  untuk  melakukan  estimasi  tingkat kesalahan pengujian pemrosesan citra digital. Cara kerja K-fold cross validation yaitu dengan mengelompokkan data latih dan data uji yang saling terpisah, kemudian melakukan proses pengujian yang diulang sebanyak K kali [11].
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 20 No. 1 April 2021 Hal 1 - 12

## 2.7.   Citra Berwarna
Citra  berwarna  menampilkan  warna  objek  seperti  warna  aslinya.  Warna  yang  diterima oleh  mata  dari  sebuah  objek  ditentukan  oleh  warna  sinar  yang  dipantulkan  oleh  objek tersebut.  Warna-warna  yang  diterima  oleh  mata  manusia  merupakan  hasil  kombinasi cahaya  dengan  panjang  gelombang  berbeda.  Penelitian  memperlihatkan  bahwa  kombinasi warna yang memberikan rentang warna yang paling lebar adalah red (R), green (G), dan blue (B). Ketiga warna tersebut dinamakan warna pokok (primaries), dan sering disingkat sebagai warna dasar RGB [12].

## 2.8.   Citra Biner
Citra  biner  adalah  citra  yang  berisi  dua  warna,  yaitu  hitam  dan  putih.  Warna  hitam dinotasikan dengan 0. Pada model RGB, warna hitam dihasilkan dengan memberikan nilai 0 pada semua channel warna R, G dan B. Sedangkan warna putih yang bernilai biner 1, pada model RGB dihasilkan dengan memberikan nilai 255 pada semua channel warna R, G dan B. Warna yang lain memiliki nilai dalam rentang 0 sampai 255 pada semua channel warna [13].

## 2.9.   Operasi Morfologi
Operasi  morfologi  memiliki  peranan  yang  penting  dalam  pengolahan  citra  digital. Prinsip  dari  operasi  morfologi  adalah  mengekstrak  komponen-komponen  citra  yang berguna dalam representasi dan deskripsi bentuk seperti ekstrak  boundary dari suatu region [14].

## 2.10.   Segmentasi
Segmentasi  citra  memiliki  arti  membagi  citra  menjadi  beberapa  grup  pixel  di  mana antara  masing-masing  grup  memiliki  kontras  yang  tinggi  dan  pada  satu  grup  memiliki kesamaan yang tinggi [15].

## 3. Metode Penelitian

## 3.1.   Data Mangga
Data  mangga  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  4  jenis  buah  mangga, antara lain: mangga apel, mangga arumanis, mangga madu, dan mangga manalagi. Berikut ini merupakan contoh mangga tersebut seperti yang ditunjukkan Gambar 1 - 4.
Gambar 1. Contoh gambar mangga apel
Gambar 2. Contoh gambar mangga arumanis
Gambar 3. Contoh gambar mangga madu
Gambar 4. Contoh gambar mangga manalagi

## 3.2.   Resizing image mangga
Pada  tahap  selanjutnya  yakni  resizing  semua  ukuran  citra  mangga.  Ukuran  image mangga yang digunakan yakni [225 400], di mana 225 sebagai lebar dan 400 sebagai panjang. Pada Gambar 4 dapat dilihat contoh gambar mangga hasil resizing.

## 3.3.   Binerisasi image mangga
Tahap  selanjutnya  yakni  binerisasi  image  mangga  dengan  ukuran  0,1.  Ukuran  ini digunakan  untuk  melihat komposisi bentuk  mangga  yang menyerupai  keasliannya. Tahap ini  memiliki  lanjutan  yakni  dilasi.  Bagian  dilasi  ini  piksel  image  diubah  sedikit  untuk
membuat  bentuk  gambar  menyerupai  gambar  asli.  Gambar  5  merupakan  contoh  gambar mangga  hasil  binerisasi  dengan  ukuran  0,1,  sedangkan  Gambar  6  menunjukkan  contoh gambar mangga hasil dilasi.
Gambar 5. Gambar mangga hasil biner 0,1
Gambar 6. Gambar mangga hasil dilasi

## 3.4.   Ektraksi Ciri
Pada  tahap  ini  dilakukan  ektraksi  ciri  berupa  mean  red,  mean  green,  mean  blue,  standard deviation  red,  standart  deviation  green,  standart  deviation  blue,  perimeter,  luas,  panjang,  lebar, kebulatan,  dan  kerampingan.  Untuk  ektraksi  ciri  mean  red,  mean  green,  mean  blue,  standard deviation  red,  standart  deviation  green,  dan  standart  deviation  blue  menggunakan  citra  hasil resizing.  Kemudian  untuk  perimeter,  luas,  panjang,  lebar,  kebulatan,  dan  kerampingan menggunakan  citra  hasil  binerisasi  dengan  dilasi.  Hasil  yang  didapatkan  saat  ekstraksi  ciri dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Contoh hasil ekstraksi ciri
Pada  Gambar  7  terdapat  deret  kolom  yang  merupakan  jumlah  fitur  yang  di  ekstraksi sebanyak  12  fitur,  meliputi:  mean  red,  mean  green,  mean  blue,  standar  deviasi  red,  standar deviasi  green,  standar  deviasi  blue,  perimeter,  luas,  panjang,  lebar,  kebulatan,  dan kerampingan.  Deret  baris  adalah  nilai  dari  masing-masing  ciri  dari  citra  mangga  dengan format file .JPEG.

## 3.5.   Normalisasi data
Pada  tahapan  normalisasi  data  ini,  penulis  menggunakan  normalisasi  dengan  query im2double().

## 3.6.   Membagi data menggunakan Hold Validation
Pada  tahap  ini  holdout  validation  digunakan  sebagai  pembagi  antara  data  training  dan testing untuk percobaan 1. Sebanyak 192 data dibagi menjadi 2 bagian. Jumlah data yang di training ialah 152, dan data yang di testing ialah 40. Dari 40 data testing ini terdiri dari 4 jenis mangga yang akan diujicobakan. Adapun contoh hasilnya dapat dilihat pada Gambar 8 dan 9.
Gambar 8. Pembagian data latih menggunakan holdout validation

## Gambar 9. Pembagian data uji menggunakan holdout validation

## 3.7.   Membagi data dengan K-Fold Validation
Pada tahap ini penulis menggunakan K-fold validation sebagai pembagian data untuk percobaan  2.  Data  yang  ada  berjumlah  192  data  dan  dibagi  menjadi  4  bagian,  maka didapat masing-masing bagian terdiri dari bagian1 = 48, bagian2 = 48, bagian3 = 48, bagian4 =  48  data.  Sehingga  3  bagian  sebagai  data  training  dan  1  bagian  sebagai  data testing. Adapun contoh hasilnya dapat dilihat pada Gambar 10 - 13.
Gambar 10. Contoh data 1
Gambar 11. Contoh data 2
Gambar 12. Contoh data 3
Gambar 13. Contoh data 4

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  penulis  mempunyai  data  sejumlah  200  data  manga,  di  mana  192 data digunakan sebagai testing dan training group, sementara 8 sebagai data testing tunggal. Dari  192  data  yang  digunakan,  masing-masing  jenis  mangga terwakili  dengan  38  mangga sejenis.  Penelitian  ini  menggunakan  model  traingdx  yang  biasa  digunakan  pada  banyak penelitinan  terkait  klasifikasi  ataupun  identifikasi.  Dalam  model  ini  akan  diuji  dengan variasi  epochs, goal, learning rate & jumlah  neuron  untuk  mendapakan  akurasi  terbaik,  serta digunakan  dalam  pengujian  data  tunggal  untuk  menunjukan  hasil  dari  klasifikasi  yang dilakukan.

## 4.1.   Pengujian dengan Variasi Jumlah Neuron, Epoch, Goal, Learning Rate
Percobaan ini menggunakan 1 hidden layer dengan variasi jumlah neuron, epochs, goal, dan learning rate  dan  digunakan  data  sebanyak  192  data.  Setelah  melakukan  ekstraksi  ciri  dari citra  mangga  maka  didapat  12  ciri  seperti  dijelaskan  pada  bagian  sebelumnya.  Sehingga didapat  total  data  berjumlah  192  ×  12.  Dalam  percobaan  ini  hanya  menggunakan  1  hidden layer  dan  beberapa  pergantian  neuron.  Adapun  perbandingan  dari  percobaan  yang dilakukan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan percobaan No. Percobaan 1 Percobaan 2 1 Model traingdx sebesar 96.05% dengan waktu 0.07 detik. Model traingdx sebesar 98.61% dengan waktu 0.06 detik. 2 Model trainlm sebesar 100% dengan waktu 10.45 detik. Model trainlm sebesar 98.61% dengan waktu 1.52 detik.

## 4.2.   Implementasi User Interface
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  mengenai  tampilan  antarmuka  dari  program  klasifikasi mangga  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  beserta  penjelasan  dari  sisi  user  yang  dapat dilihat pada Gambar 14 - 16.
Gambar 14. Halaman depan
Gambar 15. Halaman pelatihan
Gambar 16. Halaman pengolahan citra

## Klasifikasi Jenis Buah Mangga dengan Metode Backpropagation
Jamaludin, Chaerur Rozikin, Agung Susilo Yuda Irawan
Untuk  melakukan  pengolahan  citra,  user  perlu  menyesuaikan  jumlah  neuron,  model jaringan, goal, epochs dan learning rate terlebih dahulu lalu pilih load citra untuk menguji citra yang sudah disimpan kemudian pilih citra  yang akan diuji guna mengidentifikasi citra dan sistem akan mengenali jenis citra tersebut yang akan ditunjukkan pada Gambar 17.
Gambar 17. Hasil klasifikasi citra mangga

## 4.3.   Pengujian Data Tunggal
Data  tunggal  merupakan  data  yang  tidak  termasuk  dalam  proses  pelatihan  dan pengujian  data  kelompok.  Proses  pengujiannya  menggunakan  arsitektur  jaringan  syaraf tiruan dengan akurasi tertinggi pada proses pelatihan sebelumnya. Penulis menggunakan 1 hidden layer dengan jumlah neuron sebanyak 100, dengan model traingdx. Data tunggal diuji secara  masing-masing  sebanyak  8  gambar  dengan  masing-masing  jenis  diwakili  oleh  2 gambar. Tabel 2 ini menunjukkan hasil uji data tunggal tersebut.
Tabel 2. Akurasi uji tunggal No. Gambar Mangga Hasil Klasifikasi Mangga Status 1 Apel_49 Apel Benar 2 Apel_50 Apel Benar 3 Arumanis_49 Arumanis Benar 4 Arumanis_50 Arumanis Benar 5 Madu_49 Madu Benar 6 Madu_50 Arumanis Salah 7 Manalagi_49 Manalagi Benar 8 Manalagi_50 Manalagi Benar

## 5. Kesimpulan dan Saran
Hasil penelitian yang telah dilalukan menunjukkan bahwa metode backpropagation dapat mengklasifikasi  melalui  indikator  neuron  yang  didapat  dari  hasil  ekstraksi  ciri  kemudian dilakukan  perhitungan  backpropagation  untuk  memperkecil  tingkat  error  dengan  cara menyesuaikan  bobotnya  berdasarkan  perbedaan  output  dan  target  yang  diinginkan. Kemudian  dalam  citra  biner,  region  yang  warnanya  putih  adalah  sebuah  objek  maka background  tidak  dihitung.  Adapun  akurasi  tertinggi  dalam  proses  klasifikasi  jenis  buah mangga ini menggunakan epoch 3000, goal 0,0001 dan learning rate 0,1 menggunakan hidden layer 1, model trainlm dengan nilai akurasi sebesar 100% dan waktu pemrosesan 10,45 detik. Sedangkan pada model traingdx, diperoleh akurasi tertinggi 96,05% dengan waktu 0,07 detik. Kemudian  model  jaringan  syaraf  tiruan  yang  dihasilkan  sudah  mampu  mengenali  jenis mangga  dengan  baik.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  hasil  uji  data  tunggal  yang  datanya  tidak tergabung dalam proses training mampu mengenali 7 foto mangga dan 1 foto mangga gagal atau  tidak  sesuai  harapan.  Saran  dari  penulis  untuk  penelitian  selanjutnya  atau pengembangan  dari  penelitian  ini  bisa  menambahkan  jenis  mangga  yang  akan  digunakan
pada  penelitian  selanjutnya  dan  dari  sisi  tampilan  dapat  ditambah  untuk  memudahkan membaca  grafik  sehingga  pengguna  dapat  melihat  bagian  grafik  dari  akurasi  yang dihasilkan.

## Daftar Pustaka
[1] H.  Edha,  S.  H.  Sitorus,  U.  Ristian,  “Penerapan  metode  transformasi  ruang  warna hue saturation intensity (HSI) untuk mendeteksi kematangan buah mangga harum manis,” J. Komput. dan Apl., vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[2] D.  Ardhiyanta,  “Prediksi  jumlah  produksi  roti  menggunakan  metode backpropagation,” Sanata Dharma, 2016.
[3] R.  Adistya  dan  M.  A.  Muslim,  “Deteksi  dan  klasifikasi  kendaraan  menggunakan algoritma backpropagation dan sobel,” J. Mech. Eng. Mechatronics, vol. 1, no. 2,  pp. 65–73, 2016.
[4] R.  Hanseliani  dan  C.  K.  Adi,  “Klasifikasi  berbagai  jenis  jamur  layak  konsumsi dengan metode backpropagation,” MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem), vol. 4, no. 2, pp. 200–209, 2019.
[5] H.  H.  Setiawan,  “Klasifikasi  jenis  buah    pisang  dengan  image  processing menggunakan  metode  backpropagation,”  Skripsi  S1,  Universitas  Sanata  Dharma, 2018.
[6] Pracaya, Bertanam Mangga. Jakarta: Penebar Swadaya, 2011.
[7] M.  I.  U.  Muddin,  D.  W.  Soedibyo,  dan  S.  Wahyuningsih,  “Identifikasi  varietas benih jagung (zea mays l.) menggunakan pengolahan citra digital berbasis jaringan syaraf tiruan,” Teknika, vol. 8, no. 2, pp. 78–85, 2019.
[8] A.  H.  Tandrian  dan  A.  Kusnadi,  “Pengenalan  pola  tulang  daun  dengan  jaringan syaraf tiruan backpropagation,” Ultim. Comput., vol. 10, no. 2, pp. 53–58, 2019.
[9] Abdul  dan  Adhi,  Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra,  Edisi  I.  Yogyakarta:  ANDI Yogyakarta, 2013.
[10]  M. R. Dewi, “Klasifikasi akses internet oleh anak-anak dan remaja dewasa di Jawa Timur menggunakan support vector machine,” J. Ris. dan Apl. Mat., vol. 4, no. 1, pp. 17, 2020.
[11]  P. A. Jusia dan F. M. Irfan, “Clustering data untuk rekomendasi penentuan jurusan perguruan tinggi menggunakan metode K-Means,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 3, pp. 75–84, 2019.
[12]  M.  I.  Sultoni,  B.  Hidayat,  dan  A.  Slamet  Subandrio,  “Klasifikasi  jenis  batuan  beku melalui  citra  berwarna  dengan  menggunakan  metode  local  binary  pattern  dan  k- nearest neighbor,” TEKTRIKA - J. Penelit. dan Pengemb. Telekomun. Kendali, Komputer, Elektr. dan Elektron., vol. 4, no. 1, pp. 10, 2019.
[13]  T. Mulyana, “Segmentasi citra menggunakan hebb-rule dengan input variasi RGB,” J. Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 34–43, 2015.
[14]  E.  M.,  Agnestasia,  “Deteksi  penyakit  diabetes  makula  edema  pada  citra  fundus retina  menggunakan  operasi  morfologi  dan  transformasi  watershed,”  Skripsi  S1, Institut Teknologi Sepupuh Nopember, 2017.
[15]  F.  G.  Febrinanto,  C.  Dewi,  dan  A.  T.  Wiratno,  “Implementasi  algoritma  k-means sebagai  metode  segmentasi  citra  dalam  identifikasi  penyakit  daun  jeruk,”  J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 11, pp. 5375–5383, 2018.